Establishing an incentive-based multistakeholder approach to dual-use DNA screening
Notice bibliographique
Résumé
Fast, accessible, and high-quality deoxyribonucleic acid (DNA) is fundamental to advancement in the life sciences that will drive forward fields such as agriculture, energy, and medicine. Despite their importance in accelerating global progress, bioscience research and biotechnologies can also be misused, endangering humans, animals, and the environment. The ability to accidentally or deliberately endow or enhance the pathogenicity of biological systems is of particular concern. Access to DNA sequences with a clear potential for dual use should be limited to responsible and identifiable groups with legitimate uses. Yet, none of the 195 countries party to the International Health Regulations have national laws that mandate this type of screening. Many DNA providers voluntarily screen orders and absorb increased costs, but this practice is not universally adopted for a variety of reasons. This article explores the incentives and regulatory structures that can bring the screening coverage of DNA orders toward 100%, which may include expedited orders for approved customers, better tools and technology for more efficient screening, funding requirements that grantees use screened DNA, and early education in biosecurity aimed at researchers and students. Ultimately, an incentive-based multistakeholder approach to DNA screening can benefit researchers, industry, and global health security.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,051 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».